AD experience-extraction-course-pro
Глубоко извлекайте из обзоров проектов, интервью с экспертами, описаний должностных инструкций, нормативных актов, знаний о продуктах, старых учебных материалов, заметок к тренингам или тем курсов, чтобы создать готовые корпоративные учебные курсы. Сначала определите тип и зрелость материала, затем используйте STAR и PRM (руки-мозг-сердце) по мере необходимости для упрощения знаний, методологий, примеров, упражнений, банков вопросов, слайдов PPT и руководств для преподавателей; поддерживайте ключевые уточняющие вопросы, внешнее расширение и многократное совершенствование, учитывая как качество курса, так и эффективность генерации.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将项目复盘、专家访谈、岗位流程、制度规范、产品知识、旧课件、培训笔记或课程主题， 深度萃取为可直接授课的企业培训课程。先判断资料类型和成熟度…»
将项目复盘、专家访谈、岗位流程、制度规范、产品知识、旧课件、培训笔记或课程主题， 深度萃取为可直接授课的企业培训课程。先判断资料类型和成熟度，再按需使用 STAR 与 PRM 手脑心，完成知识降维、方法论、案例、练习、题库、PPT 逐页稿和讲师手册； 支持关键追问、外网扩展和多轮精修，兼顾课程质量与生成效率。
Глубоко извлекайте из обзоров проектов, интервью с экспертами, описаний должностных инструкций, нормативных актов, знаний о продуктах, старых учебных…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 90
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1435 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 155 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.